(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211291735.5 (22)申请日 2022.10.21 (71)申请人 南京安全无忧网络科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市江北新区产业 技术研创园江淼路88号腾飞大厦A座 11层-14层 (72)发明人 王三明　臧道志　魏蔚　赵伟帆　 (74)专利代理 机构 南京新众合专利代理事务所 (普通合伙) 32534 专利代理师 王子瑜 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 17/18(2006.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种工艺平稳度分析系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种工艺平稳度分析系统及 方法， 包括输入模块、 时间拟合模块、 清洗模块、 关联分析模型模块、 阈值确定模块、 平稳度模型 模块、 输出模块， 在模型建立时， 在建立模型时， 考虑到不同工况下特征参数与其关联参数可能 存在相对不确定性。 根据不同工况的参数数据， 动态分析特征参数与关联参数的关系， 计算关联 系数。 本发 明解决了当前单参数点位告警或平稳 率评估的片面性， 同时规避了单装置平稳率计算 的主观性， 从面的角度综合评价生产工艺的平稳 性。 权利要求书4页 说明书11页 附图1页 CN 115374572 A 2022.11.22 CN 115374572 A 1.一种工艺平稳度分析 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1， 根据工艺历史数据确定 工艺特征； 步骤2， 确定与工艺特 征相关的关联 特征； 步骤3， 根据工艺历史数据将工艺特征和关联特征之间的时间特征关系， 进行时间拟 合； 步骤4， 将关联特征中与工艺特征发生时间点之外的时间发生的数据进行剔除， 得到清 洗后关联 特征； 步骤5， 根据清洗后关联特征与工艺特征建立关联分析模型， 通过关联分析模型对清洗 后关联特征与工艺特征进行相关系 数计算， 将相关性系 数进行排序， 得到强相关的关联特 征与工艺特 征； 步骤6， 根据工艺历史数据确定强相关的关联 特征的阈值和工艺特 征的阈值； 步骤7， 根据强相关的关联特征与工艺特征、 以及强相关的关联特征的阈值和工艺特征 的阈值建立平稳度模型； 步骤8， 利用工艺历史数据通过回归分析计算平稳度模型中的回归系数， 得到求解好的 平稳度模型； 步骤9， 采集待分析工艺数据， 将待分析工艺数据通过关联分析模型进行关联性分析， 然后通过平稳度模型 得出生产工艺的平稳度分析评价。 2.根据权利要求1所述工艺平稳度分析 方法， 其特 征在于： 步骤5中关联分析模型： 其中,  表示相关性系数， 表示样本数量， , 表示单个关联特 征参数， 表示单个特征参数的第i个样本值， 表示单个特征参数样本的平均值， , 表示目标特征参数， 表示目标特征参数的第i个样本值， 表示 目标特征参数样本的平均值。 3.根据权利要求2所述工艺平稳度分析 方法， 其特 征在于： 步骤7中的平稳度模型： 方差平稳度: 线性回归分析: 总平稳度:权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115374572 A 2其中， 表示方差平稳度， 表示单个特征参数的有效运行值的数量， 表示单个特 征参数的第m个样本值， 表示单个特征参数 的平均值， 表示拟合的目标特征参数， 表示特征数量， 表示单个特征参数的回归系数， 表示单个特征参数的第 个样本值， 表示线性回归分析的截距， 表示总平稳度， 表示拟合的目标特征参数的第m个样本 值， 表示拟合的目标特 征参数平均值。 4.根据权利要求3所述工艺平稳度分析方法， 其特征在于： 步骤8中回归分析的代价函 数为： 其中， 表示代价值， 表示拟合的目标特征参数的第 个样本值， 表示权重， 表示单个特征参数的第 个样本值， 表示截距，  表示参数 的L1范数， 表示均方误差， λ表示权 重参数， 表示训练出来的系数， 表示第 个系数。 5.根据权利要求4所述工艺平稳度分析方法， 其特征在于： 步骤1中工艺特征包括生产 工艺、 产品产量、 产品质量。 6.根据权利要求5所述工艺平稳度分析方法， 其特征在于： 步骤2中关联特征包括相关 装置的工艺 参数、 输入原料参数、 半成品的组分参数。 7.一种基于权利要求1所述工艺平稳度分析方法的分析系统， 其特征在于： 包括输入模 块、 时间拟合模块、 清洗模块、 关联分析模型模块、 阈值确定模块、 平稳度模型模块、 输出模 块， 其中： 所述输入 模块用于待分析工艺数据、 工艺特 征、 关联特征； 所述时间拟合模块用于根据待分析工艺数据将工艺特征和关联特征之间的时间特征 关系， 进行时间拟合； 所述清洗模块用于将关联特征中与工艺特征发生时间点之外的时间发生的数据进行 剔除， 得到清洗后关联 特征； 所述关联分析模型模块用于通过关联分析模型对清洗后关联特征与工艺特征进行相 关系数计算， 将相关性系数进行排序， 得到强相关的关联 特征与工艺特 征； 所述阈值确定模块用于根据工艺历史数据确定强相关的关联特征的阈值和工艺特征 的阈值； 所述平稳度模型模块用于将 强相关的关联特征与工艺特征、 以及强相关的关联特征的 阈值和工艺特 征的阈值输入到求 解好的平稳度模型中， 得 出生产工艺的平稳度分析评价； 所述输出模块用于 输出生产工艺的平稳度分析评价。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115374572 A 3